农地转出对家庭女性就业时间的影响——基于中国居民收入调查(CHIP2013)数据

农地转出对家庭女性就业时间的影响——基于中国居民收入
调查(CHIP2013)数据
蔡荣;李宁;刘婷
【摘要】农村家庭女性劳动力已经成为农村剩余劳动力的主要部分,农地流转市场的发展能否促进女性参与就业成为了一个经验问题.本文利用中国居民收入调查(CHIP2013)数据并使用倾向值匹配法(PSM)分析了农地转出行为对家庭女性在本地非农时间和外出从业时间的影响.研究发现,农地转出行为将使家庭女性在本地非农时间增加,但对外出从业时间影响不显著.使用多值分层匹配法(SSM)分析发现,农地转出行为在总体上对家庭女性就业时间的影响未表现出明显异质性,但在农地转出倾向各层级内部,这一影响却具有显著差异.进一步对农地转出行为影响家庭女性就业时间的个体处理效应进行分析发现,外出工作经历、家庭负担系数、家庭人口个数等特征差异是造成个体处理效应异质性的主要根源.
【期刊名称】《南方人口》
【年(卷),期】2018(033)004
【总页数】11页(P46-56)
【关键词】农地转出;女性就业时间;非农就业;反事实框架
【作者】蔡荣;李宁;刘婷
【作者单位】南京财经大学粮食安全与战略研究中心, 江苏南京 210003;南京财经大学粮食安全与战略研究中心, 江苏南京 210003;南京财经大学粮食安全与战略研究中心, 江苏南京 210003
【正文语种】中文
【中图分类】C92-05
1 引言
作为通往我国农业适度规模经营的重要途径，农地经营权流转对推进新时期农村建设、农业发展和农民增收具有重要的现实意义。

截止2016年6月，全国已有1/3的农村承包土地进入到流转市场，超过6600万农户参与了土地流转。

农地流转市场的发展及其影响吸引了众多经济学者和政策制定者的广泛关注。

相关研究一致认为，农户参与农地流转的行为决策受到多种因素的共同影响，涉及家庭人口特征、经济特征、土地禀赋、社会环境等多个方面，并且各个因素的作用程度在不同地区具有差异性（何欣等,2016;胡霞、丁浩,2015）。

农地流转既有助于要素生产率和技术效率提升（冒佩华等,2015;黄祖辉等,2014），也能够显著增加农户家庭总收入（钱忠好、王兴稳,2016;陈飞、翟伟娟,2015）。

然而，现阶段农地流转能否实现农村剩余劳动力向非农产业或城市转移却使人担忧，离地失业或滞留在剩余农地有可能是农户转出农地后的劳动力走向（游和远、吴次芳,2010）。

特别是劳动力就业市场存在性别歧视的背景下，农村家庭女性劳动力能否进入非农劳动就业市场更是迷雾重重。

随着经济发展和社会进步，农村家庭女性劳动力的非农转移速度不断加快，但与男性劳动力相比，仍有较大差距，由此引发的农业“女性化”现象
也愈发突出，农村剩余劳动力逐渐以中年以上妇女为主，这一事实也意味着存在大幅度增加农村家庭女性劳动力非农就业的潜在可能（熊瑞祥、李辉文,2016）。

那么，农地转出是否有助于这一潜在可能成为现实呢？这是本文试图回答的核心问题。

世界各国的发展经验表明，只有多数农村人口转向城市从事资本要素更加集约的非农产业才能从根本上打破城乡社会经济的二元化结构，进而推动国家现代化的历史
进程。

近年来，在鼓励女性就业的政策作用下，越来越多的农村女性走出传统家庭，实现非农就业，无疑对增加家庭收入、提高女性地位、减轻贫困状况起了积极作用。

围绕本文研究主题，为数并不多的以往研究主要聚焦在两个相关层面，一是分析农地流转对农户非农就业的影响，二是考察农村家庭女性劳动力劳动供给的影响因素。

在这之中，国内学者Shi等（2007）研究发现，农地转出有助于增加农户参加非农就业的概率，但是，Liu等（2017）的研究却不支持这一结论，而是认为农地
流转不会对农户非农就业决策产生显著影响。

在农村家庭女性劳动力参与非农就业的约束条件方面，相关研究表明，主要包括年龄偏大、受教育程度偏低、缺乏专业的人力资本投资、家里有儿童需要看护或有老人需要照料等客观的现实因素（李
旻等,2007;熊瑞祥、李辉文,2016）。

此外，也有学者分析了照料父母和参加“新农保”对家庭女性劳动时间供给的影响（刘岚等,2011;许庆、刘进,2015），但缺乏从农地流转视角的研究。

本文利用中国居民收入调查（CHIP2013）数据，使用倾向值匹配法（PSM）分
析农地转出对家庭女性在本地非农就业时间（本地非农生产性经营活动+本地工
资性工作）和外出从业时间的影响效应，并进一步使用多值分层匹配法（SSM）
分析农地转出影响女性就业时间的异质性。

本文研究意义在于：一是将农地转出的诱因解释与对家庭女性就业时间的影响评价纳入到同一个框架体系内，使用非实验评价策略构造反事实情境对农地转出影响家庭女性就业时间的影响效应进行了准确评价；二是能够深化对农地流转的福利效应问题的认识，福利效应不只仅有效率或收入的变化，更应该表现为农户发展的可持续能力变化（游和远等,2013）。

毋庸置疑，农地转出后能否实现农村劳动力的非农转移，不仅关系到未来的农户生存，也会影响农地规模化经营进而国家现代化的步伐。

2 理论分析与研究方法
农地的自由流转将促使土地边际产出较小的农户将土地流转给边际产出较高的农户，
从而实现土地资源配置的高效率。

对转出户而言，农地流转的净收益（主要是土
地租金）只有在超出不流转的净收益（主要是种地收益）时才会选择流转，因此，转出户的收入将较未流转时有所增加，这将对家庭成员（包括女性）的就业行为
产生影响。

根据经济学理论，家庭收入的增加将促使对闲暇的需求上升，因此，家庭成员的总劳动时间将减少。

但与此同时，农地转出的直接后果是务农时间需求的减少和闲暇时间供给的增加，如何对这部分闲暇时间进行分配自然成为了农户家庭必须面对的现实问题。

当前农村主要有两种土地流转模式，一种是村庄内部自发进行的小规模土地流转，另一种是工商资本下乡进行的大规模土地流转，前者的流转对象大多发生在亲戚、邻居和朋友之间，后者的流转是以资本为主导，具有相当较长的租期。

将土地流转给前者之后，农户将腾出部分或全部新增的闲暇时间用于参加本地非农生产经营活动或从事外出务工活动以获取更高家庭收入。

如果转出对象是工商资本，则由于规模化生产经营需要雇佣劳动来完成，农户参加本地工资性活动的机会将大大增加，而选择外出务工的动机将会有所下降。

总体上，农地转出将对其劳动时间的分配产生影响，即本地非农时间（包括本地工资性活动和本地非
农生产经营活动两类）有所上升，而对外出务工时间的影响不确定。

为了缓解效应评估中的样本选择偏差问题，本文使用倾向值匹配法（PSM）分析
农地转出对家庭女性就业时间的影响，在此基础上再进一步使用Xie等（2012）最近提出的多值分层匹配法（Stratification-Multilevel Method，简称SSM）分析农地转出影响家庭女性就业时间的异质性。

倾向值匹配法（PSM）最早由Rosenbaum and Rubin（1985）提出，基本思路是将影响是否接受处理（是否参与农地转出）的多个特征变量进行降维，浓缩成
一个指标，即倾向值（PS值），通过匹配PS值，从对照组（非流转户）中匹配出与处理组（转出户）最具可比性的个体作为处理组的对照组，两组农户各自的
女性就业时间均值的差值即为农地转出对家庭女性就业时间的影响（平均处理效
应）。

一般而言，倾向得分匹配估计法（PSM）包括3个基本步骤：
首先，计算倾向值（PS）。

倾向值是指给定样本特征X的情况下农户选择农地转出的条件概率，通常使用Logit或Probit模型进行估计，即：
其中， X是农户特征变量（同上）构成的一组向量，参考以往相关研究最终确定
了17个变量（见下文表1）。

β为估计得到的系数向量。

B为0-1变量，表示农户是否选择农地转出，B=0表示不参加流转， B=1表示参加农地转出。

然后，根据计算出的倾向值（PS）检验共同支撑假设是否满足以及平衡性检验是
否通过，在此基础上选择匹配方法对分组样本进行匹配。

常用的匹配方法包括最近邻匹配、核匹配、半径匹配等。

最后，计算平均处理效应（ATT）。

若y为家庭女性就业时间，则农地转出行为
影响家庭女性就业时间的影响可表示为：
另外，倾向值匹配法（PSM）的一个重要假设是条件独立分布，即在控制可观测
协变量X的条件下，潜在的家庭女性就业时间独立于农地转出决策。

在这个假设下，农地转出决策具有随机性，这样就可以比较相同特征的农户在选择农地转出或不转出时的家庭女性就业时间。

对影响效应的异质性（Heterogeneous Treatment Effects，简称HTE）分析仍
以倾向值（PS）为基础进行，可选择的估计方法包括多值分层匹配法（SM）、
平滑匹配法（Matching-Smoothing Method）和差分平滑法（Smoothing-Differencing Method）等（Xie等,2012）。

本文选择多值分层匹配法（SMM）分析农地转出对家庭女性就业时间的异质性，该方法在估计完倾向值（PS）之后
还包含3个步骤：（1）根据倾向值（PS）分布对样本进行分层，要求实现各层
内部处理组（转出户）和控制组（未流转户）的协变量（X）均值不存在显著差
异，从而消除各层内部处理组和控制组样本分配的非随机偏误。

值得注意的是，这种分层处理方式忽略了各层内部的个体处理效应的异质性，仅仅关注层与层之间的平均处理效应差异。

（2）分别估计各层内部样本的平均处理效应，匹配方法包括最近邻匹配、核匹配、半径匹配等，本文采用了核匹配估计方法。

（3）使用方差加权最小二乘法（VSLSR）分析分层序列（赋值时，多水平分层中的第一层为1，第二层为2，依次类推，值越大，对应的倾向值越高）与所对应的分层样本平均处理效应之间的关系，为了简化，假设他们之间仅存在线性关系，根据斜率（系数）显著性情况从总体判断农地流转对家庭女性就业时间的影响是否存在异质性。

值得指出的是，针对多值分层匹配（SMM）方法仅仅关注层与层之间平均处理效应差异的弊端，本文还利用倾向得分匹配估计法（PSM）估计得到的个体处理效
应分析了影响处理组样本（转出户）个体处理效应（ITE）的因素，据此揭示引起异质性处理效应的根源。

3 数据来源与描述性统计
本文所使用数据来自北京师范大学中国收入分配研究院公布的2013年“中国家
庭收入调查项目（Chinese Household Income Project，CHIP）”数据，该数
据包含了全国15个省份126个城市234个县（市、区）的18948个住户样本和64777个个体样本，其中城镇住户样本7175个、农村住户样本11013个、外来
从业住户样本760个，具体的调查过程由国家统计局城乡一体化常规住户调查办
公室执行。

鉴于本文关注的核心问题是农地转出对家庭女性就业时间的影响，故选取了其中的农村住户问卷数据进行分析。

在数据处理中，参照全国农民工监测调查对农民工非农就业类型的区域划分，除保留已有外出从业这一就业类型之外，将问卷中的本地工资性工作和本地非农生产经营活动统一合并为本地非农就业，即家庭女性就业主要包括本地非农就业和外出从业两种类型。

另外，本文将女性劳动力的年龄范围设定在16-65岁之间。

经过对项目组所提供嵌套数据的清理、逻辑查验
以及对本文所使用变量存在缺失情况的样本进行剔除，最终进入分析的数据样本来自12个省份的2340个农村住户（样本分布：北京62个、山西45个、辽宁
221个、江苏246个、安徽154个、山东365个、河南260个、湖北143个、
湖南172个、广东223个、重庆60个、四川156个、云南130个、甘肃103个）。

表1报告了实证分析中选择的所有控制变量及其描述性统计结果。

表1 样本农户描述性统计注：() 、、分别表示在、和水平显著，下同；()均值
差异检验括号中为值。

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在2340个农村住户中，农地转出户746户，占31.88%，其余1594户未参与农地流转，占68.12%。

从总样本（N=2340）特征统计情况来看，户主年龄平均约54岁，受教育年限平均约7年，其中接近5%的户主担任乡村干部。

约有70.8%
的户主具有外出工作经历（2012年之前），购买医疗保险的占99.4%，购买养
老保险的占87.7%。

与同龄人相比，户主对自身健康状况的评价平均得分为2.2（1=非常好;2=好;3=一般;4=不好;5=非常不好）。

在家庭层面，家庭人口个数平均为3.5人，家庭负担系数约为0.05（用家中的孙代成员个数加上曾祖代成员个
数再除以家庭人口数表示），有7.2%的住户属于少数民族（非汉族）。

人际信任方面，对亲戚朋友的信任和亲戚朋友以外其他人的算术平均得分为3.6（1=很不可信;2=不太可信;3=一般;4=比较可信;5=非常可信）。

2012年，住户家庭总收入平均为4万元，不同住户之间差异较大（标准差为3.2万元）；2013年，住户非农收入平均为3.7万元，年末拥有农业经营性固定资产平均0.7万元；2013年年初，住户拥有耕地面积平均6.2亩。

有8.8%的住户在之前有过征地经历，有3.2%的
住户参加了专业合作经济组织（如农民专业协会等）。

从表1还可以看出，农地
转出户和未流转户在诸多特征（如受教育年限、外出工作经历、家庭人口数、家庭收入、年初耕地面积等等）的统计值上存在显著差异，从而说明了样本农户选择并非完全随机，而是存在样本选择偏差。

表2汇报了家庭女性就业情况，包括本地非农时间和外出从业时间两个方面。

对
全部样本（N=2340）而言，家庭女性本地非农时间70天、外出从业时间53天。

与未流转户相比，农地转出户女性本地非农时间平均多47天、外出从业时间平均多10天，这些差异均通过了统计上的显著性检验。

那么，该差异是否由农地转出所引起的呢？严谨的分析将通过计量模型展开。

表2 家庭女性就业时间描述性统计注:() 、、分别表示在、和水平显著,下同;()均值差异检验括号中为值。

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4 实证分析
借助Probit模型对农地转出的倾向值（PS）进行估计，参数估计结果见表3。

在控制地区固定效应后，户主受教育年限、是否购买养老保险、是否少数民族、家庭人口个数、家庭负担系数、年初耕地面积和非农收入等因素对农地转出决策具有显著影响。

首先，作为农业生产决策的执行者，户主受教育年限对农地转出决策的影响显著为正。

当前，非农生产经营活动已逐渐从劳动密集型行业向服务业转移，从体力劳动向技术型岗位转变，或者转向生产和管理技术相对复杂的家庭经营活动，这对劳动者的受教育程度要求不断提高，因此，户主受教育年限越长，转出农地从事非农生产经营活动的可能性越大，这与陈飞和翟伟娟（2015）的研究结论一致。

第二，是否购买养老保险对农地转出决策的影响显著为正，表明养老保险制度的推行对农户农地转出行为具有积极促进作用。

对很多农户来讲，农地依然肩负着养老保障的重任，养老保险的农地这一功能的替代价值削弱了农户转出耕地的心理顾虑。

第三，与汉族农户相比，少数民族农户转出农地的概率相对较低，表3结果显示，少数
民族对农地转出决策的影响显著为负，这与Min等（2016）最近的研究结论一致。

第四，家庭人口个数对农地转出行为的影响显著为负，表明家庭人口个数越多，农地转出的概率越低。

但是，也有研究发现，家庭人口个数与农地转出行为之间不
存在显著的因果关系（何欣等,2016）。

第五，家庭负担系数越高，即家中小孩（孙代）和年长者（曾祖代）人口占比越大，参与农地转出的概率越高。

其原因
可能是负担系数高的家庭更有激励参与非农生产经营活动以获取更高收入补贴家用，从而间接地增加了农地转出概率。

第六，作为初始土地禀赋，年初耕地面积越大的农户参与农地转出的概率越低，表3结果显示，年初耕地面积农地转出决策的影
响为负，在1%的水平上显著。

这是因为，耕地面积越大，意味着从耕种中获取的收入也会相应地增大，家庭劳动力就有足够施展自身农业经营才能的空间，这一类型的农户不仅转出农地概率较低，相反却更有可能转入农地，以此来扩大农地经营规模，从而获取更高农业收益（胡霞、丁浩,2015）。

第七，非农收入对农地转出决策具有正向显著影响，非农收入越高的家庭，转出农地的概率越高。

某种程度上讲，非农收入的高低可以衡量一个家庭的非农就业机会或就业能力，因此，非农收入越高意味着农户耕种农地的机会成本越高，直接的后果是越有可能转出农地
（陈飞、翟伟娟,2015）。

表3 农地转出决策影响因素估计结果?
在得到农地转出决策方程的参数估计结果之后，可以利用式（1）中的解释变量来计算各个农户参与农地转出的条件概率拟合值，此概率值即为农户的倾向值（PS）。

为了保证样本的匹配质量，一方面要求农地转出户（处理组）和非流转
户（控制组）样本的倾向得分值区间具有相当大范围的重叠（共同支持域），因为重叠区间太窄将会导致过多的转出户样本无法实现有效匹配，另一方面要求在样本匹配之后，解释变量的分布满足随机性条件，即在两组样本之间解释变量的差异不具有统计显著性②为了节省篇幅，平衡性检验的结果未列出，有兴趣者可向作者索取。

在获得有效的匹配样本之后，依据式（2）定义测算农地转出对家庭女性就业时间的影响。

表4汇报了分别利用最近邻匹配（k=1）、核匹配（窗宽
=0.06）和半径匹配（窗宽=0.01）三种匹配方法测算的平均处理效应以及实现匹
配的处理组和控制组样本个数。

转出组的平均处理效应的显著性检验结果利用自助法（Bootstrap）得到，重复抽样次数为200次。

根据表4看出，尽管各种匹配方法得到不同的平均处理效应数值，但从定性角度而言，三种方法的测算结果却具有一致性。

相比较而言，农地转出户女性本地非农时间较非流转户多27-34天（增加幅度21%-25%），但外出从业时间不存在明显变化。

另外，与表2给出的描述性统计分析结果比较，能够发现基于倾向得分值方法测算农地转出对家庭女性本地非农时间、外出从业时间分别相差约-17天和-10天，两者存在较大差异，后者测算结果更为精确。

接着采用多值分层匹配法（SMM）分析农地流转对家庭女性就业时间的异质性作进一步分析。

根据农地转出的条件概率（PS值），将样本农户（N=2340）分成6个层次，各个层次对应的PS值区间以及样本类型分布见表5。

可以看出，从层Ⅰ到层Ⅵ，PS值逐渐升高，对应的实际参与农地转出的农户比例也逐渐上升，从最初的10.8%上升到了最后的71.4%。

另外，也需要注意，层Ⅵ对应的样本要少于其他层，只有7个，该层农户对应的PS值区间为 [0.80,1.00]，表示参与农地转出的概率较高。

在对样本进行多值分层之后，进一步观察各层内部处理组（转出户）和控制组（未流转户）的倾向得分值方差及各个解释变量是否满足平衡性条件，因为这是分析各层内部样本平均处理效应的前提。

表6汇报了多值分层匹配样本PS值均等方差及解释变量平衡性检验的结果。

本文将多值分层匹配方法（SMM）常设的显著水平1%作为判断平衡性假设是否满足的依据，结果显示，样本PS值的方差在各层内部处理组和控制组之间不存在显著差异，对于解释变量的取值分布，除了层Ⅰ中的非农收入、层Ⅱ中的户主年龄之外，各层内部所有解释变量在处理组和控制组样本之间也都不存在均值上的统计差异，据此能够认为分层匹配样本的解释变量分布满足随机性条件，可以进行下一步的异质性处理效应检验。

表4 农地转出影响家庭女性就业时间的平均处理效应(ATT）?
表7汇报了农地流转对家庭女性就业时间的分层平均处理效应（层Ⅰ～层Ⅵ）以
及使用方差加权最小二乘法（VWLSR）估计得到的家庭女性就业时间分层平均处理效应与分层序列之间的线性关系检验结果。

其中，鉴于层Ⅵ包含的样本个数偏少（N=7），具体分析时将其与相邻的层Ⅴ样本进行了合并。

从表7能够发现，随
着分层序列的逐级递进（即PS值的逐步增加），农地转出对家庭女性本地非农时间和在外从业时间的分层平均处理效应都不存在显著的上升或下降趋势（拒绝了
线性趋势显著异于0的假设），也就是说，从总体上可以认为，农地转出对家庭
女性就业时间的处理效应不具有异质性。

但是，如果进一步观察各层内部匹配样本的平均处理效应就会发现，农地流转对不同类型农户（表现为参加农地转出的条
件概率不同）女性就业时间的影响具有明显差异，例如，女性外出从业时间的分层平均处理效应在层Ⅲ和（层Ⅴ+层Ⅵ）的样本中通过了显著性检验，等等。

表5 多值分层匹配样本分布情况?
表6 多值分层匹配的平衡性条件检验注：均值差异检验的置信水平设定为；括
号中为值。

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为了更清晰地揭示农地转出行为对家庭女性就业时间产生异质性处理效应的根源，本文在前文倾向值匹配法（PSM）得到的处理组（转出户）个体处理效应（ITE）的基础上③ 本文使用核匹配方法（窗宽=0.06）估计得到的个体处理效应作为OLS回归的被解释变量，估计的参数结果及显著性与使用最近邻匹配和半径匹配
得到的个体处理效应进行分析的结果不存在明显差异。

，进一步分析农户个体及家庭特征变量对个体处理效应的影响，具体结果见表8。

据此能够得到如下两点发现：一是家庭负担系数、户主是否有外出工作经历和是否是少数民族家庭对转出户女性本地非农时间个体处理效应具有重要影响，分析结果显示，家庭负担系数高、户主有外出工作经历和少数民族家庭的女性本地非农时间相比之下会增加得更多。

二是。